package com.atguigu.gmall.realtime.app.dim;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.DimSinkFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.TableProcessFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.beans.TableProcess;
import com.atguigu.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastConnectedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;

/**
 * @author Felix
 * @date 2022/10/31
 * 维度层处理应用
 * 需要启动的进程
 *      zk、kafka、hdfs、hbase、mysql、maxwell、DimApp
 * 开发流程
 *      基本环境准备
 *      检查点相关设置
 *      从topic_db主题中读取业务数据
 *      对读取数据进行类型转换     jsonStr->jsonObj
 *      简单的ETL
 *      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~主流业务数据读取~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 *      使用FlinkCDC读取配置表数据（配置流）
 *      将配置流进行广播并定义广播状态（广播流）
 *      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~广播流配置数据读取~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 *      将主流和广播流进行关联-connect
 *      对关联之后的流进行处理-process
 *          class TableProcessFunction extends BroadcastProcessFunction{
 *              processElement-处理主流业务数据
 *                  根据处理的业务表名到广播状态中获取对应的配置信息，如果配置信息不为null，说明是维度，
 *                      过滤掉不需要传递的属性
 *                      补充输出目的器
 *                      将data属性中的json对象向下游传递
 *
 *              processBroadcastElement-处理广播流配置数据
 *                      op="d":从广播状态中将配置信息删除掉
 *                      op!="d":将配置信息封装为TableProcess对象
 *                          提前创建维度表
 *                          放到广播状态中<K:表名,V:TableProcess对象>
 *          }
 *      将维度流中的数据写到Phoenix表中
 *          dimDS.addSink()
 *          class DimSinkFunction implements SinkFunction{
 *              invoke{
 *                  //拼接upsert语句
 *                  //jdbc执行upsert   通过幂等的方式保证写到Phoenix表中数据的精准一次
 *              }
 *          }
 * 执行流程
 *      启动相关进程
 *      当启动DimApp应用的时候，会读取配置表中的配置信息，创建维度表，并将配置信息放到广播状态中
 *      当修改了业务数据库品牌维度表的时候
 *      binlog会将变化记录下来
 *      maxwell会从binlog中读取变化数据并封装为json字符串发送给kakfa的topic_db主题
 *      DimApp应用会从topic_db中读取数据，并对数据进行处理
 *      根据处理的业务数据库表的表名到广播状态中获取对应的配置信息
 *      如果能够获取到配置信息，说明当前处理的是维度表数据
 *      将维度表的数据向下游传递
 *      将维度数据写到phoenix表中
 */
public class DimApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1.基本环境准备
        //1.1 指定流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.2 设置并行度
        env.setParallelism(4);
       /* //TODO 2.检查点相关的设置
        //2.1 开启检查点
        env.enableCheckpointing(5000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //2.2 设置检查点超时时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000L);
        //2.3 job取消之后  检查点是否保留
        env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //2.4 两个检查点之间最小时间间隔
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(2000L);
        //2.5 设置重启策略
        // env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,3000L));
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(3, Time.days(30),Time.seconds(3)));
        //2.6 设置状态后端
        env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
        // env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(new JobManagerCheckpointStorage());
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://hadoop202:8020/gmall/ck");
        //2.7 指定操作hadoop的用户
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","atguigu");*/
        //TODO 3.从kafka的topic_db主题中读取业务数据---业务流
        //3.1 声明消费的的主题以及消费者组
        String topic = "topic_db";
        String groupId = "dim_app_group";
        //3.2 创建消费者对象
        FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = MyKafkaUtil.getKafkaConsumer(topic, groupId);
        //3.3 消费数据 封装为流
        DataStreamSource<String> kafkaStrDS = env.addSource(kafkaConsumer);
        // kafkaStrDS.print();
        //TODO 4.对流中的数据进行类型转换   jsonStr->jsonObj
        /*
        //匿名内部类
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(
            new MapFunction<String, JSONObject>() {
                @Override
                public JSONObject map(String jsonStr) throws Exception {
                    return JSON.parseObject(jsonStr);
                }
            }
        );
        //lambda表达式
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(
            jsonStr -> JSON.parseObject(jsonStr)
        );
        */
        //方法的引用
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.map(JSON::parseObject);

        // jsonObjDS.print(">>>");

        //TODO 5.对数据进行简单的ETL  清晰规则：如果data不是一个标准的json，属于脏数据，过滤掉
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> filterDS = jsonObjDS.filter(
            new FilterFunction<JSONObject>() {
                @Override
                public boolean filter(JSONObject jsonObj) throws Exception {
                    try {
                        //如果在转换的过程中没有发生异常，说明是标准的json，继续向下游传递
                        jsonObj.getJSONObject("data");
                        if (jsonObj.getString("type").equals("bootstrap-start")
                            || jsonObj.getString("type").equals("bootstrap-complete")) {
                            return false;
                        }
                        return true;
                    } catch (Exception e) {
                        //如果在转换的过程中发生了异常，说明不是标准的json，直接将其过滤掉
                        return false;
                    }
                }
            }
        );
        // filterDS.print(">>>>");

        //TODO 6.使用FlinkCDC读取配置表中数据---配置流
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
            .hostname("hadoop202")
            .port(3306)
            .databaseList("gmall0530_config")
            .tableList("gmall0530_config.table_process")
            .username("root")
            .password("123456")
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
            .startupOptions(StartupOptions.initial())
            .build();

        DataStreamSource<String> mySqlDS = env.fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source");
        // mySqlDS.print();

        //TODO 7.将配置流进行广播 并定义广播状态
        MapStateDescriptor<String, TableProcess> mapStateDescriptor
            = new MapStateDescriptor<String, TableProcess>("mapStateDescriptor",String.class,TableProcess.class);
        BroadcastStream<String> broadcastDS = mySqlDS.broadcast(mapStateDescriptor);

        //TODO 8.将业务流和广播流进行关联
        BroadcastConnectedStream<JSONObject, String> connectDS = filterDS.connect(broadcastDS);

        //TODO 9.对关联之后的数据进行处理  --- 判断是否为维度
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> dimDS = connectDS.process(
            new TableProcessFunction(mapStateDescriptor)
        );
        //TODO 10.将维度数据写到Phoenix中
        dimDS.print(">>>");
        dimDS.addSink(new DimSinkFunction());
        env.execute();
    }
}